Le futur de la santé avec le machine learning

Le machine learning (ou ML) ouvre une nouvelle ère pour les domaines de la santé. En effet, les solutions médicales sont de plus en plus enclines à intégrer des algorithmes ML. Ces solutions se distinguent par une grande capacité à traiter les données (big data) et une rapidité d’exécution. Voyons donc comment l’Intelligence artificielle va révolutionner le domaine de la santé.

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Un diagnostic médical plus affiné

De manière générale, l’intelligence artificielle accélère la recherche médicale dans de nombreux domaines tels que la mammographie, la rétinopathie, et la dermatologie. Elle permet d’obtenir des diagnostics plus affinés par rapport à ceux réalisés par les praticiens. Par exemple, les solutions à base d’apprentissage machine peuvent détecter des anomalies sur des images radiographiques de manière plus précise que l’être humain.

Le programme Watson a également réussi à diagnostiquer un cas très rare de leucémie en moins de 10 minutes. Tout cela contribue à rendre le diagnostic de maladies graves comme le cancer ou l’Alzheimer plus facile et plus précoce.

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Des robots médicaux plus performants

L’histoire des robots médicaux n’est pas très récente puisqu’elle remonte à l’année 1983 avec le lancement d’Arthrobot, le premier robot chirurgical au monde. Cela dit, grâce au Big Data et à l’apprentissage automatique, la médecine robotisée a connu un grand essor. Les résultats très encourageants de Da Vinci, le robot chirurgical le plus célèbre au monde, ouvrent la voie au développement de nouvelles solutions médicales à base d’IA.

Récemment, l’agence américaine des aliments et des médicaments (FDA) a donné son feu vert pour la mise sur le marché du robot Idx-DR. Doté d’algorithmes d’IA, ce robot médical est capable de diagnostiquer une rétinopathie diabétique de manière automatique en analysant des images de l’œil. Dans les prochaines années, les robots médicaux seraient également en mesure d’effectuer des opérations chirurgicales très complexes de manière entièrement autonome.

Le machine learning pour optimiser la production des médicaments

L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans l’industrie pharmaceutique. L’apprentissage machine permet en effet de raccourcir la durée de conception et des tests d’un médicament, laquelle est estimée à 15 ans. De même, l’introduction de nouvelles solutions de robotique intelligente et d’impression 3D contribue à réduire les coûts et les délais de production des médicaments.

Des traitements médicaux personnalisés

Les avancées spectaculaires dans le domaine de la génomique (étude des génomes) et de l’intelligence artificielle permettent d’accélérer le séquençage génétique. Grâce aux technologies de l’apprentissage machine, il sera bientôt possible de personnaliser les médicaments en fonction de la carte génétique de chacun.

Conclusion

Grâce au machine learning, les solutions médicales sont de plus en plus intelligentes. Les robots pourront bientôt effectuer des opérations chirurgicales complexes de manière entièrement autonome. L’industrie pharmaceutique bénéficie également de l’essor du ML. Dans les prochaines années, les médicaments seront personnalisés et plus faciles à produire.